Warum Sie eine NoSQL-Datenbank für Ihre Java-Spring-Anwendung verwenden sollten

NoSQL-Datenbanken werden zunehmend zu einer beliebten Wahl für Web- und mobile Anwendungen, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Dafür gibt es eine Reihe von Gründen, aber der häufigste ist, dass herkömmliche relationale Datenbanken nicht gut für die Art von Daten geeignet sind, die von diesen Anwendungen generiert werden. NoSQL-Datenbanken sind auch eine gute Wahl für Anwendungen, die ein hohes Maß an Flexibilität in Bezug auf das Datenschema erfordern. Da NoSQL-Datenbanken kein festes Schema haben, lassen sie sich leicht an die sich ändernden Bedürfnisse der Anwendung anpassen. Java Spring ist ein beliebtes Framework für die Entwicklung von Webanwendungen. Es bietet eine Reihe von Funktionen, die die Entwicklung erleichtern, z. B. ein einfaches Programmiermodell und eine große Auswahl an Bibliotheken und Tools. NoSQL-Datenbanken können mit Java Spring verwendet werden, indem Sie einen der vielen verfügbaren NoSQL-Clients verwenden. Diese Clients bieten eine einfache API, mit der auf die Daten in der NoSQL-Datenbank zugegriffen werden kann. NoSQL-Datenbanken sind eine gute Wahl für Java-Spring-Anwendungen, die hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Die Verwendung einer NoSQL-Datenbank kann die Entwicklung einfacher und flexibler machen.

Mit Spring Boot lernen wir, wie man eine Verbindung zu einer NoSQL-Datenbank herstellt. Apache Cassandra wird verwendet, um DataStax AstraDB, eine Cloud-basierte Datenbank, zu betreiben. Um mit unserer Datenbank zu interagieren, müssen wir zuerst einen Server auf der Host-Plattform erstellen. In diesem Tutorial verwenden wir Spring Data, um auf unsere Cassandra-Datenbank zuzugreifen. Wir möchten, dass die Repository-Abstraktion von Spring Data die Menge an Boilerplate-Code reduziert, der für die Implementierung unserer Datenzugriffsebene erforderlich ist. Für unser Datenmodell definieren wir eine Entität, die eine einfache Einkaufsliste darstellt. Diese Methode basiert auf der Spring Data-Repository-Abstraktion.

Wir können eine Verbindung zu einer Cassandra Astra-Datenbank herstellen, die von diesem Artikel gehostet wird, indem wir lernen, wie man sie einrichtet. Wir haben bereits eine einfache Spring Data-Anwendung erstellt, die Daten aus einer Einkaufsliste speichert und abruft. Im Laufe der Diskussion haben wir auch gelernt, wie man die untergeordnete Zugriffsmethode Cassandra Template verwendet.

In Spring Data sind eine Reihe zusätzlicher Projekte verfügbar, mit denen Sie MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Couchbase und Cassandra selbst ausführen können.

Spring Data umfasst auch Projekte, um Zugang zu NoSQL-Technologien wie MongoDB, Neo4J, Elasticsearch, Solr, Redis, Gemfire, Cassandra, Couchbase und Daljani zu erhalten. Die Spring Boot-Schnittstelle konfiguriert Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticsearch, Solr Cassandra, Couchbase und andere Bibliotheken basierend auf ihrer Konfiguration.

Ich habe diesen Artikel für Sie, Java-Entwickler auf der ganzen Welt, geschrieben, weil ich mich intensiv mit der Java-Community engagiere und Spaß daran habe, obwohl eine NoSQL-Datenbank selten mit einer Sprache in Verbindung gebracht wird. Was ist die Nosql-Optionsmatrix? Am 8. September 2017 gab es 4 Jobs im Zusammenhang mit NoSQL OptionCassandraJobs4stars .

Unterstützt Spring Nosql?

Ja, Spring unterstützt NoSQL-Datenbanken. Diese Unterstützung wird durch das Spring Data-Projekt bereitgestellt, das eine Repository-Abstraktionsschicht bietet, die die Arbeit mit NoSQL-Datenspeichern vereinfacht.

In gewisser Weise unterscheidet sich das NoSQL-Datenbankverwaltungssystem von herkömmlichen relationalen Datenbankverwaltungssystemen. Spring Boot unterstützt auch Redis, MongoDB, Neo4j, Elasticas, Solr und Cassandra als Backends. Die Eigenschaft spring.data.mongodb.port kann verwendet werden, um den Port zu konfigurieren, den Mongo verwendet. Spring Boot bietet auch eine automatische Konfigurationsfunktion für die Jedis-Clientbibliothek sowie Abstraktionen, die von Spring Data Redis bereitgestellt werden. Durch die Verwendung von Gemfire, einer Spring-freundlichen Version der zentralen Datenverwaltungsplattform, können Sie einfach auf die Datenverwaltungsplattform zugreifen. Die Open-Source-Plattform Elasticsearch ermöglicht es Ihnen, Daten in Echtzeit zu suchen und zu analysieren. Spring Boot wurde mit Jest verknüpft.

Die Programmierumgebung Spring Boot bietet umfangreiche Unterstützung und Konfiguration von NoSQl-Datenbanken. Die quelloffene, verteilte NoSQL Couchbase-Datenbank ist für den Einsatz in interaktiven Anwendungen vorgesehen. Es basiert auf einer NoSQL-Dokumentendatenbank mit mehreren Modellen. Spring Boot bietet sowohl Couchbase- als auch Spring Data-Abstraktionen sowie eine Autokonfigurationsfunktion.

Kann Jpa für Nosql verwendet werden?

Java Persistence (JPA) ist eine Teilmenge von Java, die zur Unterstützung von NoSQL-Lösungen verwendet werden kann. Mithilfe der Hibernate-ORM-Engine werden Entitäten in einem NoSQL-Datenspeicher und nicht in einer relationalen Datenbank erstellt.

Jpa mit Nosql: Die Vor- und Nachteile

Was sind die Vor- und Nachteile von NoSQL und JPA?
Auf NoSQL-Technologie basierende Datenspeicher haben den Vorteil, dass sie einen schnelleren Datenzugriff bieten als herkömmliche relationale Datenbanken. Ihr Betrieb ist oft kostengünstiger, weil sie weniger Infrastruktur benötigen.
NoSQL-Datenspeicher hingegen sind im Vergleich zu relationalen Datenbanken nicht für alle Geschäftsanforderungen geeignet. Es ist möglich, dass sie nicht die gleichen Fähigkeiten wie Datenmodellierung oder Datenintegrität haben. Änderungen an Datenbanken können es ihnen zusätzlich zu ihrer Verwendung für mehr Funktionen auch erschweren, Schritt zu halten.
Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile von JPA mit NoSQL abzuwägen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

In-Memory-Nosql-Datenbank Spring Boot

Eine In-Memory-Nosql-Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten im Arbeitsspeicher statt auf der Festplatte speichert. Dies kann erhebliche Leistungsvorteile gegenüber herkömmlichen festplattenbasierten Datenbanken bieten. Spring Boot ist ein beliebtes Java-Framework, das es einfach macht, eigenständige Spring-basierte Anwendungen in Produktionsqualität zu erstellen. Es wird häufig in Verbindung mit einer In-Memory-Nosql-Datenbank wie Apache Ignite verwendet, um leistungsstarke, skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Anstatt relationale Datenbanken zu verwenden, testen Programmierer Entwicklungsfunktionen mit h2, das keine Konfigurationsanforderungen hat. Diese POJOs können in Teacher.java und Student.java unter dem Paket com.studytonight.pojo verwendet werden. Die Felder des Pojos müssen den Spalten der Tabelle zugeordnet werden, die von der In-Memory-Datenbank generiert wurde. Dieses Tutorial führt Sie durch die Schritte zur Verwendung der In-Memory-H2-Datenbank als primäres Speichersystem für die Spring Boot-Anwendung. Die obigen Felder sind mit Benutzername und URL gefüllt, und alles, was wir tun müssen, ist auf Verbinden und Verlassen zu klicken. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern: Die Datenbank ist eine temporäre Datenbank, die bei jedem Start des Servers gelöscht werden kann.

Jpa für Nosql

JPA ist eine großartige Möglichkeit, mit NoSQL-Datenbanken zu arbeiten. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Objekte einfach der Datenbank zuzuordnen, und bietet eine saubere und einfache Möglichkeit, die Daten abzufragen. JPA ist auch sehr flexibel und kann leicht angepasst werden, um mit jeder NoSQL-Datenbank zu arbeiten.

EclipseLink @NoSql und XML wurden verwendet, um die Zuordnung von NoSQL-Daten zu NoSQL-Daten anzugeben. Das Attribut dataType kann in MongoDB als Sammlungsname definiert werden, der den Dokumenten zugeordnet ist, in denen die Daten gespeichert sind. Das Attribut DataFormat kann mithilfe von DataFormatTypeenum definiert werden. In einigen NoSQL-Annotationen können Daten anders abgebildet werden als in einer relationalen Datenbank. Dies ist ein Beispiel für eine verschachtelte Struktur, die von @ElementCollection in die Datenstruktur eines übergeordneten Elements aufgenommen wird. Nächste Cousin-Abfrage @NamedNativeQuery wird von NoSQL-Datenquellen unterstützt, die native Abfragen unterstützen. @SecondaryTable- oder @Table-Annotationen werden nicht unterstützt, da Objekte keinen Tabellen zugeordnet werden und der dataType in der @NoSql-Annotation die @SecondaryTable ersetzt.

Spring Data Mongodb

Spring Data MongoDB ist ein Spring Data-Modul für MongoDB. Spring Data MongoDB bietet eine einfache Abstraktion für die Interaktion mit MongoDB mithilfe von Spring Data. Spring Data MongoDB abstrahiert die Details der Arbeit mit dem nativen MongoDB-Treiber und bietet eine einfache Objektzuordnungsschnittstelle für die Arbeit mit MongoDB.

Spring Data soll ein konsistentes und vertrautes Programmiermodell für neue Datenspeicher bereitstellen und gleichzeitig geschäftsspezifische Funktionen und Funktionen beibehalten. Spring Data MongoDB zeichnet sich durch sein POJOzentrisches Modell für die Interaktion mit einem MongoDB-Dokument und seine Fähigkeit aus, eine Datenzugriffsschicht basierend auf einer Hierarchie im Repository-Stil zu generieren. Die UUID-Darstellung von MongoDB kann nun auf vielfältige Weise konfiguriert werden. Spring Data kann von Grund auf neu erstellt werden. Es ist einfach mit dem Maven-Wrapper und JDK 17 (JDK-Downloads) zu erstellen. Der erste Schritt bei der Konfiguration eines MongoDB-Servers ist die Installation von MongoDB. Es ist einfach, auf Daten zuzugreifen, wenn Sie MongoDB verwenden, wenn Sie eine Umgebungsvariable im Installationsverzeichnis festgelegt haben (z. B. MONGODB_HOME).

Dieser Befehl führt den MongoDB-Server aus; Sie können es von jeder Befehlszeile aus ausführen. Wenn Sie UNIX verwenden, müssen Sie ulimit möglicherweise ändern. Wenn Sie mit dem Standard-mvn-Befehl bauen möchten, sollten Sie Maven Version 3.8.0 oder höher installieren. Sie können auf die generierte Dokumentation zugreifen, indem Sie hier klicken.

Mongodb und Spring: Die perfekte Paarung

Das Spring Data for MongoDB-Projekt zielt darauf ab, ein vertrautes und konsistentes Spring-basiertes Programmiermodell bereitzustellen, um das Spring-Framework mit MongoDB zu verwenden, ohne sich um Besonderheiten der MongoDB-Datenbank kümmern zu müssen. Bei der Verwendung von MongoDB mit Spring müssen Sie sich keine Gedanken über die Besonderheiten der MongoDB-Datenbank machen.

Nosql-Datenbank

Nosql-Datenbanken werden immer beliebter, da die Menge der generierten Daten exponentiell wächst. Sie sind hochgradig skalierbar und können große Datenmengen sehr effizient verarbeiten. Nosql-Datenbanken sind außerdem sehr flexibel, ermöglichen einfache Schemaänderungen und unterstützen eine Vielzahl von Datentypen.

NoSQL-Datenbanken speichern Daten in Dokumenten und nicht in Zeilen und Spalten. Moderne Geschäftsdatenverwaltung erfordert die Fähigkeit, flexibel und skalierbar zu sein und auf sich schnell ändernde Geschäftsbedingungen zu reagieren. Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Diagrammdatenbanken sind die Arten von NoSQL-Datenbanken. Global-2000-Unternehmen verwenden zunehmend NoSQL-Datenbanken, um geschäftskritische Anwendungen zu betreiben. In den letzten Jahren haben sich fünf Trends herauskristallisiert, die die Nutzung relationaler Datenbanken erschweren. Relationale Datenbanken haben aufgrund ihres festen Datenmodells einen großen Nachteil bei der agilen Entwicklung. Bei NoSQL wird ein Anwendungsmodell verwendet, um das Datenmodell zu definieren.

Die Annahme ist, dass nicht immer eine NoSQL-Datenbank verwendet wird, um ein Modell der Daten zu erstellen. Daten werden im JSON-Format gespeichert, dem De-facto-Standard, wenn es um Dokumentendatenbanken geht. Dadurch werden ORM-Frameworks nicht mehr benötigt und die Anwendungsentwicklung vereinfacht. N1QL (ausgesprochen Nickel) wurde in Couchbase Server 4.0 als leistungsstarke Abfragesprache eingeführt, die SQL auf JSON erweitert. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Möglichkeit, standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und andere Funktionen zu verwenden. Mit ihrer Scale-out-Architektur und ohne Single Point of Failure sind verteilte NoSQL-Datenbanken gut geeignet, um überzeugende betriebliche Vorteile zu bieten. Da immer mehr Kundeninteraktionen online über Web- und mobile Apps stattfinden, wird die Verfügbarkeit zu einem immer wichtigeren Thema.

Eine NoSQL-Datenbank kann problemlos skaliert, konfiguriert und bereitgestellt werden. Da sie dazu dienten, die Papiere zu organisieren, konnten sie gelesen, geschrieben und gespeichert werden. Es ist möglich, Cluster in jeder Größe und auf jedem Betriebsniveau auszuführen und zu überwachen. Die Datenbank wird in einem verteilten NoSQL-Modell gespeichert, wodurch keine separate Software für die Replikation zwischen Clouds erforderlich ist. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router ein sofortiges und direktes Failover, sodass Anwendungen ihr eigenes Failover durchführen können, anstatt darauf zu warten, dass die Datenbank ihnen mitteilt, dass sie fehlerhaft ist. Heutzutage werden NoSQL-Datenbanken für Web-, Mobil- und Internet-of-Things-Anwendungen immer wichtiger.

MongoDB ist ein ideales Werkzeug für die groß angelegte Datenverarbeitung. Es ist ein sehr schnelles und effizientes Datenspeichersystem, das sich ideal für die groß angelegte Datenverarbeitung eignet. Mit den datenbankähnlichen Funktionen von MongoDB können Sie Daten verwalten, die in einer herkömmlichen Datenbank nicht ordentlich organisiert sind. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung erfordern.

Was ist die Nosql-Datenbank anhand eines Beispiels erklären?

Anstatt Daten in Zeilen in relationalen Datenbanken zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Daher werden sie als „nicht nur SQL“ klassifiziert und können in eine Vielzahl flexibler Datenmodelle unterteilt werden. Eine NoSQL-Datenbank kann eine Vielzahl von Funktionen haben, z. B. das Speichern von Schlüsselwerten, das Speichern von Spaltendaten und das Speichern von Diagrammen.

Warum Nosql-Datenbanken ideal für Linkedin sind

LinkedIn ist ein beliebtes soziales Netzwerk, daher müssen Daten aktuell und korrekt gehalten werden. Für diese Aufgabe sind Nosql-Datenbanken gut geeignet, da sie eine große Datenmenge verarbeiten können. Auf Daten in nosql-Datenbanken kann schnell und effizient zugegriffen werden, da nosql-Datenbanken auch schnelle Abfragen ermöglichen. Dies ist für Benutzer von entscheidender Bedeutung, da sie in kurzer Zeit Zugriff auf alle benötigten Informationen haben möchten. Eine Nosql-Datenbank kann auch von Entwicklern verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen und zu ändern, die die Daten verwenden, was ihnen die Arbeit erleichtert.

Wofür sind Nosql-Datenbanken gut?

Eine NoSQL-Datenbank besteht aus verschiedenen Datenmodellen, die es ihr ermöglichen, auf Daten zuzugreifen und diese zu verwalten. Diese Arten von Datenbanken sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten, Latenzzeiten zu reduzieren und flexible Daten auf einem hohen Konsistenzniveau zu modellieren, indem einige Datenkonsistenzbeschränkungen aus anderen Datenbanken entfernt werden.

Nosql-Datenbanken können in bestimmten Szenarien effizienter sein

Eine NoSQL-Datenbank kann in bestimmten Situationen effektiver sein, z. B. wenn Sie schnell skalieren müssen.